【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统的动态参数辨识领域，尤其是一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。
技术介绍
电力系统安全稳定分析是发展智能电网的核心，而参数辨识却是电力系统安全稳定分析的基础。电力系统的动态模型参数，尤其是同步发电机的动态模型参数，它们的正确性直接决定了电力系统安全稳定分析的正确性。然而在同步发电机在线参数辨识领域，一方面，发电机的数学模型是根据对物理现象进行分析而构建出来的，它本身就包含大量的具有物理意义的参数；另一方面，通过在线试验得到的采样数据往往并不能很好地反应所有参数对输出的影响。这些因素导致所有的发电机参数在实际在线辨识过程中并不能很好的辨识；进一步地说，由于辨识性较差参数的存在，参数辨识问题往往得到错误的结果或者不可解。针对上述技术困难，文献《SubsetSelectionforImprovedParameterEstimationinOn-LineIdentificationofaSynchronousGenerator》提出了使用子集合选择的方法，该方法根据目标函数对参数的海森矩阵将全参数空间转化为简约参数空间，但其所提出的方法只能将参数分为可辨识参数和不可辨识参数，并不能有效分析所有参数的可辨识性大小和参数之间的线性相关性。文献《PMUBasedGeneratorParameterIdentificationtoImprovetheSystemPlann...
【技术保护点】
适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法，其包括如下步骤：第一步：电网发生扰动激励同步发电机时，利用发电厂厂站端数据采集和监测系统，采集发电机自身以及和发电机控制系统相连的状态变量数据，利用混合仿真理论将采集的数据划分为输入数据u和输出数据ym；第二步：构建输入数据u以及由发电机标称参数构成的参数向量θ下的微分代数方程组F(u,θ)来表征发电机的动态行为以及输出行为；第三步：对发电机参数向量中的每一个参数都构建灵敏度方程，如参数向量θ中的第i个参数，对应的灵敏度方程为Si(u,θ)；第四步：利用梯形公式对灵敏度方程Si(u,θ)进行求解，其中i＝1,2,...np，np为发电机参数向量θ的总个数，得到输出状态y对参数的灵敏度syi，i＝1,2,...np；第五步：设置可辨识参数和不可辨识参数指标集合I＝{1,2,...,np}和第六步：计算加权最小二乘对应集合所有可辨识参数(即集合I对应的参数)的相对海森矩阵H，并计算其最小特征值λ0和最小特征值对应的特征向量v0；第七步：设定一个容许值，如果最小特征值小于容许值，则存在不可辨识参数，根据不可辨识参数选择依据C进行不可辨识参数...
【技术特征摘要】
1.适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法，其包括如下步骤：
第一步：电网发生扰动激励同步发电机时，利用发电厂厂站端数据采集
和监测系统，采集发电机自身以及和发电机控制系统相连的状态变量数据，
利用混合仿真理论将采集的数据划分为输入数据u和输出数据ym；
第二步：构建输入数据u以及由发电机标称参数构成的参数向量θ下的微
分代数方程组F(u,θ)来表征发电机的动态行为以及输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱泽翔，江全元，熊鸿韬，孙维真，吴跨宇，沈轶君，陆海清，
申请(专利权)人：国网浙江省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，浙江大学，国网浙江省电力公司，杭州意能电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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